30、数据处理与可视化:Jython与Java的应用实践

Jython与Java在数据处理可视化的应用

数据处理与可视化:Jython与Java的应用实践

1. 读取配置文件

1.1 获取文件列表

在处理数据时,首先需要获取指定目录下符合特定规则的文件列表。可以使用以下代码实现:

>>> from utils import *
>>> files=FileList.get('dir',redex)

此代码会创建一个包含输入目录 'dir' 中文件名的列表 files redex 是一个 Java 正则表达式字符串,使用标准 java.util.regex 包的语法。例如,若要匹配以 .dat 结尾的文件,应使用 redex='.dat$'

使用这种方法有以下优点:
- 比基于 walk() 函数中实现的 Jython 循环的方法显著更快。
- 可以使用强大的 Java 正则表达式引擎。
- 只需一行代码即可扫描所有目录以构建文件列表。

1.2 读取配置文件的必要性

为了实现高效的数据处理,特别是在需要多次以不同初始条件运行同一程序时,通常需要在运行时将一些初始值传递给程序。对于计算机模拟程序也是如此,程序从文件中读取输入参数。更改模拟条件只需编辑输入文件中的文本,而无需编辑和重新编译源代码。

1.3 使用 Jytho

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测调优,深入理解每项优化背后的原理。
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